The Acceptability and Appropriateness of a Collaborative, Sport-Centered Mental Health Service Delivery Model for Competitive, and High-Performance Athletes
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the acceptability and appropriateness of a sport-centered, collaborative mental health service delivery model implemented within the Canadian Center for Mental Health and Sport (CCMHS) over a period of 16 months. The study is situated within a larger Participatory Action Research (PAR) project to design, implement and evaluate the CCMHS. Primary data were collected from CCMHS practitioners (n = 10) and service-users (n = 6) through semi-structured interviews, as well as from CCMHS stakeholders (n = 13) during a project meeting, captured via meeting minutes. Secondary data derived from documents (e.g., clinical, policy, procedural; n = 48) created by the CCMHS team (i.e., practitioners, stakeholders, board of directors) during the Implementation Phase of the project were reviewed and analyzed to triangulate the primary data. The Framework Method was used to organize, integrate and interpret the dataset. Overall, results indicate that both practitioners and service-users found the model to be both acceptable and appropriate. In particular, practitioners' knowledge and experience working in sport, a robust intake process carried out by a centralized Care Coordinator, and the ease and flexibility afforded by virtual care delivery significantly contributed to positive perceptions of the model. Some challenges associated with interprofessional collaboration and mental health care costs were highlighted and perceived as potentially hindering the model's acceptability and appropriateness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».